如何在Jupyter Notebook中读取ODS文件？是否支持pandas.read_excel的skiprows等参数？

pandas原生没有内置ODS格式的解析能力，但可以通过安装额外的解析引擎，直接复用pandas.read_excel接口完成读取，操作步骤如下：

• 第一步：安装ODS格式解析依赖odfpy
  直接在Jupyter Notebook的cell中执行安装命令即可：

  !pip install odfpy
  

  如果使用conda管理环境，也可以用conda安装：

  !conda install -c conda-forge odfpy
  

• 第二步：调用pandas.read_excel读取文件，指定engine='odf'参数即可
  示例代码：

  import pandas as pd
  # 基础读取
  df = pd.read_excel("示例文件.ods", engine="odf")
  

关于skiprows等参数的兼容性 #

pandas.read_excel的所有原生参数都可以正常使用，包括skiprows、usecols、header、sheet_name、nrows等常用参数，接口规则和读取xlsx格式完全一致，无需额外调整。
带参数的读取示例：

# 跳过前3行，仅读取第1、3、4列，取名称为「销售数据」的工作表
df = pd.read_excel("示例文件.ods", engine="odf", skiprows=3, usecols=[0,2,3], sheet_name="销售数据")

注意：建议使用pandas 1.3及以上版本、odfpy 1.4.0及以上版本，避免出现版本兼容导致的读取异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niranjan